标题：基于迁移学习的机场地面目标识别
作者：张长勇 陈治华 饶瑞
作者单位：中国民航大学电子信息与自动化学院，天津 300300
关键字：迁移学习；机场地面目标；Inceptionv3；卷积神经网络
摘要：机场地面目标识别是机场特种车辆迈向智能化的关键一步。随着人工智能的发展，深度学习在图像识别任务上的优势日趋明显。但传统深度学习模型的训练需要大量标注好的数据，限制了其在缺少数据的机场地面目标识别领域的应用。针对机场地面目标识别的小样本问题，提出将迁移学习方法应用到模型训练中，利用小样本数据完成训练。首先收集机场运营中常见的地面目标数据建立小样本数据集，然后引入迁移学习方法对Inceptionv3网络进行再训练，构建机场地面目标识别系统，最后通过实验验证了所提方法对机场地面常见的10类目标识别的有效性。实验结果表明，该模型的准确度达到97.81%，能满足机场地面目标识别准确性需求。